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Künstlicher Intelligenz in der Ökonomischen Bildung

In: Ökonomische Bildung

Author

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  • Andreas Liening

    (Technische Universität Dortmund)

Abstract

Zusammenfassung Das vorliegende Kapitel beleuchtet die historischen Entwicklungen, aktuellen Technologien sowie Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz (KI) in der Ökonomischen Bildung. Beginnend mit frühen KI-Konzepten, wie ELIZA und Prolog-basierten Tutorensystemen, wird die Entwicklung intelligenter, lernunterstützender Systeme bis hin zu modernen, generativen Sprachmodellen (z. B. ChatGPT) nachgezeichnet. Ein Schwerpunkt liegt auf den didaktischen Möglichkeiten, die KI zur Individualisierung, Simulation und Analyse ökonomischer Lernprozesse bietet – etwa durch adaptive Lernsysteme, intelligente ChatBots oder das iLearning-PathWay-Konzept. Neben diesen Chancen thematisiert der Text auch kritische Aspekte wie Datenqualität, Interpretierbarkeit, ethische Fragestellungen und das Risiko der Verzerrung durch vortrainierte Modelle. Abschließend wird hervorgehoben, dass KI ein enormes Potenzial für eine zukunftsorientierte Ökonomische Bildung besitzt, ihr Einsatz jedoch einer reflektierten, verantwortungsvollen Gestaltung bedarf – sowohl technisch als auch pädagogisch.

Suggested Citation

  • Andreas Liening, 2025. "Künstlicher Intelligenz in der Ökonomischen Bildung," Springer Books, in: Ökonomische Bildung, edition 3, chapter 6, pages 231-253, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49326-4_6
    DOI: 10.1007/978-3-658-49326-4_6
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